O Centro de Pesquisa em Álcool e Drogas (CPAD) se localiza no Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA) e está vinculado ao Departamento de Psiquiatria da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS).

Rua Professor Álvaro Alvim, 400;
CEP 90420-020;
Cidade: Porto Alegre;
UF: Rio Grande do Sul

51- 33596472

Telefone
Horário de funcionamento: 9:00 - 17h

Núcleo de Pesquisa Clínico Biológica

Neuroimagem

Pesquisas em

O Núcleo de Pesquisa Clínico-Biológica (NCB) foi criado juntamente com a nova sede do Centro de Pesquisa em Álcool e Drogas na Unidade Álvaro Alvim (UAA) do HCPA, em 2012. Este núcleo tem por objetivo desenvolver estudos relacionados a usuários de drogas em geral, especialmente àqueles que frequentam a Unidade de Internação de Psiquiatria de Adição e o Ambulatório para Crack e outras Drogas. São direcionados a aspectos clínicos e psiquiátricos, envolvendo aspectos epidemiológicos e demográficos, sociais, familiares, comorbidades, e outros que possam esclarecer e melhor nortear o diagnóstico, prevenção, tratamento e ressocialização dos dependentes químicos. Nestes primeiros anos, o NCB já coletou informações de mais de 1500 pacientes da UAA e vem desenvolvendo parcerias de pesquisa com outros Centros de Excelência, além de seguir analisando dados e publicando artigos vinculados a outros banco de dados de estudos multicêntricos realizados em parceria com a Secretaria Nacional de Políticas sobre Drogas.

Por fim, este núcleo do CPAD também vem se dedicando a aprofundar o conhecimento em aspectos mais biológicos relacionados aos Transtornos por Uso de Substâncias Psicoativas. Há um interesse especial nos danos cerebrais e na hipótese de cronificação da doença através do conceito de Neuroprogressão. Por isso, vários estudos com biomarcadores, como o BDNF, e com estresse oxidativo e marcadores inflamatórios têm sido realizados. Estudos de Neuroimagem com técnicas como SPECT e Ressonância Magnética estão sendo conduzidos e os resultados são promissores. Espera-se que com os inúmeros achados, e com técnicas de análise mais robustas como Machine Learning, consiga-se propor um modelo de Estadiamento do Transtorno e se identifique aspectos mais individuais, inclusive genéticos, no sentido de se desenvolver estratégias de intervenção mais personalizadas e com maior adesão e efetividade para  melhorar a qualidade de vida desses pacientes.